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如何解读 Yann LeCun 建议学生不要在大模型方向工作?

包包算法笔记  · 公众号  ·  · 2024-09-05 09:58

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作者:摘星狐狸 链接:https://www.zhihu.com/question/656903686/answer/3527956804 Yann LeCun的建议说得很直白,LLM已经在大厂手里了,作为一个学生能做的很有限。与其继续在已有的路径上卷,不如去探索更多可能性 -- “lift the limitations of LLMs”!但如果要解读的话,只看字面意思未免浅了些,那就让我们聊点深入的吧。 LeCun的观点 LeCun对大语言模型的“吐槽”由来已久。早在2022年他就指出,语言只承载了所有人类知识的一小部分,而大部分人类知识和所有动物知识都是非语言的,因此大语言模型无法达到人类水平的智能。他对大语言模型的能力始终持怀疑态度,认为它们在理解复杂世界方面存在局限性。 LeCun认为当前的人工智能研究应该放弃生成模型和强化学习方法等主流路线,基于自监督的方法更有希望实现通向通用人工智能(AGI)的突破,未来的人工智能发 ………………………………

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